groupby之后的数据怎么显示出来呢?
比如说df = click_df.groupby('user_id')
但是输出是 地址<pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x0000020ADE2B0080>
看不到数据, 怎样才能看到数据嘞？
groupby之后的数据怎么显示出来呢?
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1条回答 默认 最新
PythonJavaC++go 2020-11-23 17:40关注for name, item in df: print(name) print(item)评论 打赏解决 3无用举报 分享
- 2022-03-25 18:10回答 3 已采纳 写成这样：d=date.groupby('账卡号')['余额'].sum().to_frame(name='余额').reset_index()print(d)
- 2019-10-25 19:02回答 1 已采纳 travel.groupby('Age').filter(lambda x: x['Age'] == 你要的年龄)
- 2021-10-05 11:13回答 3 已采纳 如要显示出日期，可先将Monthly索引列变为正常列，然后再输出显示。示例如下： import pandas as pd df =pd.DataFrame({'a':[10,20,30],'b':[
- 2020-11-30 17:22静静_jingjing的博客 直接取groupby后的数据会得到一个地址，看不到里面的数据 需要知道 groupby返回的是一个迭代器（key, keyvalue），需要for循环提取 直接上代码说明 import numpy as np import pandas as pd #定义一个数据框 df = pd...
- 2021-07-19 14:05回答 2 已采纳 你好，我是有问必答小助手，非常抱歉，本次您提出的有问必答问题，技术专家团超时未为您做出解答 本次提问扣除的有问必答次数，将会以问答VIP体验卡（1次有问必答机会、商城购买实体图书享受95折优惠）的形式
- 2022-11-25 19:26回答 1 已采纳 试试下面这个，不知道行不 df.groupby([df.index.year, df.index.month])
- 2021-07-19 11:54回答 1 已采纳 你的第二个字段用了分组函数,你的第一个没有用,所以才会提示你这个错你的写法是不正确的,跟 DISTINCT 应该没关系,你加不加 DISTINCT 应该都会报错 请采纳
- 2020-04-12 12:23python小工具的博客 上周，有个网友在后台提问，如何获取groupby之后的数据。后来，在网上还真找到了一种解决方法，虽然有点麻烦，但确实实现了。在这里小记录一下，供大家参考： >>> import pandas as pd # 原始数据 >>...
- 2022-03-22 13:46回答 1 已采纳 groupby.agg()
- 2020-08-12 14:25回答 2 已采纳 df.profit.replace(np.nan,0,replace=True)
- 2022-02-11 11:01回答 1 已采纳 df=pd.DataFrame({'idx':[1,1,2],'a':['张三','李四','wangwu'],'b':['张三','李','wangwu'],'c':['张三','李四','wang
- 2020-12-09 17:17weixin_39851261的博客 内容我都会写的很细，小白也能懂，因为自己就是什么基础没有从零学Python的。今天，学习了如何组织Pandas数据框。更具体地说，就是如何按一个或多个属性对数据框进行分组。首先，我们将Pandas作为pd导入，并使用read...
- 2023-03-24 08:00镰刀韭菜的博客 对data进行了groupby后发生了什么？ipython所返回的结果是其内存地址，并不利于直观地理解，为了看看group内部究竟是什么，这里把group转换成list的形式来看一看： 转换成列表的形式后，可以看到，列表由三个元组...
- 2022-12-02 11:02铁灵的博客 group = train_df.groupby('user_id') print(group) 直接使用groupby进行分组，并且想打印出分组结果进行查看，这样时无法查看的，会输出一下内容 <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at ...
- 2021-02-10 20:18卡休微卡的博客 groupby函数还是以上文的数据为例子，进行讲解，首先读入数据，通过groupby聚合数据。(该数据为简书it互联网一段时间的文章收录信息)import pandas as pdimport pymysqlconn = pymysql.connect(host='localhost', ...
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